Представьте, что ваша машина по дороге домой связалась с системой умного дома и предупредила его, что ужин надо будет приготовить на полчаса позже, так как она стоит в пробке. А домашний робот увидел, что зимние штаны совсем протерлись, поэтому предложил купить новые. Вы согласились, а робот, согласно вашим точным размерам и вкусу, подобрал новую вещь, которую доставили в тот же вечер.

Сегодняшние нейронные сети, являющиеся основой искусственного интеллекта для различных, в том числе и бытовых приборов, уже отчасти освоили подобные функции. Они не только способны следовать простым и заранее известным правилам (например, если хозяин приблизился к двери дома, надо ее открыть и подать подогретые тапочки), но и вырабатывать новые сложные знания, делать собственные открытия. Они могут быть отдельными устройствами, но чаще существуют в форме самообучающихся программ в памяти компьютеров.

Важно, что это не аналог мозга, а техническая идея, благодаря которой система может работать похожим образом. Пока ученые слишком мало знают о функционировании человеческого мозга, но уже понятно, что его особые качества определяются связями между нейронами. В структурах нейронных сетей ученые пытаются воспроизвести систему этих связей.

Первая схема базового принципа работы нейронных сетей основана на суммировании полученного опыта, напрямую не относящегося к решению задачи. Допустим, нейронной сети предъявили фотографии лгущих и говорящих правду людей, боящихся и смелых, злящихся или испытывающих другие эмоции. После некоторого обучения нейросеть может определить ложь, страх, злобу и другие эмоции по выражению лица, которое до этого не видела. Также нейросети могут производить знания для использования человеком и переносить их в другие программные продукты. Примерами таких задач являются медицинская диагностика и поиск наилучших вариантов лечения с учетом персональных особенностей пациента.

На данный момент за поведение сети отвечает человек, условный программист. На самом деле он выполняет функции конструктора и тренера-учителя. Человек (им может быть и огромный коллектив людей) обучает сеть, объясняет, когда она неправа, корректирует ее поведение. Но исследователи в области нейроинформатики предложили несколько иной базовый принцип обучения. Ведь каждая нейронная сеть уже обладает знаниями, которые она может передать другой нейронной сети! Почему бы не наладить схему, при которой сети, функционируя в разных условиях, накапливают знания и обмениваются ими?

"Сначала нейронная сеть должна найти среди других сетей наиболее высококвалифицированного учителя, то есть того, чья ошибка при решении ее задач минимальна. Или "комитет учителей", мнение которых в сумме имеет минимальную ошибку. Затем полученная информация встраивается во внутреннюю структуру сети-ученика, он становится более квалифицированным, сам принимает участие в некоторых "комитетах учителей" и осваивает информацию из внешнего мира", - поясняет Александр Горбань, главный научный сотрудник Института вычислительного моделирования​ Сибирского Отделения РАН, специалист в области нейронных сетей.


Такая взаимосвязь будет похожа на социальную сеть, где обмениваться информацией могут люди с разными интересами и возможностями. Если нейронные сети, изначально ориентированные на разные задачи, смогут "найти общий язык", окружающие нас предметы будут работать в связи друг с другом. Вполне возможно, что внутри общего "Фейсбука" для нейронных сетей возникнут разные сообщества: форум нейросетей-автопилотов или, например, чат-обмен мнениями между роботами-хирургами.

Источники

Как нейронные сети создают собственный Фейсбук - новости на сегодня 20.10.2017
News2world.net, 20/10/2017
Как нейронные сети создают собственный "Фейсбук"
Новостной портал (novosti-onlajn.ru), 20/10/2017
Как нейронные сети создают собственный "Фейсбук"
Карельские Вести (kareliyanews.ru), 20/10/2017
Как нейронные сети создают собственный "Фейсбук"
Profi-news.ru, 20/10/2017
Как нейронные сети создают собственный "Фейсбук"
Новости@Rambler.ru, 20/10/2017
Как нейронные сети создают собственный "Фейсбук"
Newsmir.info, 20/10/2017
Как нейронные сети создают собственный "Фейсбук"
РИА Новости, 20/10/2017
Как нейронные сети создают собственный "Фейсбук"
ГлобалОмск.ру (globalomsk.ru), 20/10/2017
Как нейронные сети создают собственный "Фейсбук"
Cont.ws, 20/10/2017
Как нейронные сети создают собственный "Фейсбук"
Agentnews.ru (agentnews.ru), 20/10/2017
Как нейронные сети создают собственный "Фейсбук"
Наука и техника (naucaitechnika.ru), 20/10/2017
Как нейронные сети создают собственный "Фейсбук"
Око планеты (oko-planet.su), 21/10/2017
Как нейронные сети создают собственный "Фейсбук"
Медиарупор (mediarupor.ru), 20/10/2017
Как нейронные сети создают собственный "Фейсбук"
Красная Армия (topnewsrussia.ru), 22/10/2017

Похожие новости

  • 26/10/2016

    Конференция молодых ученых «Моделирование, оптимизация и информационные технологии - 2017»

    ​13–18 марта 2017 года в Иркутске и в Старой Ангасолке (оз. Байкал) пройдет XIII Всероссийская конференция молодых ученых «Моделирование, оптимизация и информационные технологии — 2017». Конференция будет посвящена памяти всемирно известного ученого и популяризатора науки, одного из основателей иркутской школы оптимизации профессора Владимира Иосифовича Гурмана.
    1454
  • 17/11/2017

    Красноярские ученые «раскрасили» медицинские снимки для более точной диагностики заболеваний

    Ученые из Института вычислительного моделирования ФИЦ КНЦ СО РАН совместно с коллегами из СибГУ имени академика М. Ф. Решетнева, КрасГМУ имени профессора В. Ф. Войно-Ясенецкого и СФУ разработали новый подход к анализу медицинских изображений.
    49
  • 14/08/2017

    Профессор СФУ избран сопредседателем комитета ESIS

    ​Профессор Сибирского федерального университета, зав. кафедрой СФУ "Диагностика и безопасность технических систем", директор СКТБ "Наука" Института вычислительных технологий СО РАН Владимир Москвичев избран сопредседателем Технического комитета 12 Европейского общества конструкционной прочности (ESIS, European Structural Integrity Society).
    206
  • 04/10/2017

    Почему нейронные сети умнее компьютеров

    2-6 октября проходит конференция "Нейроинформатика-2017". Впервые она состоялась по инициативе трех вузов: НИЯУ "МИФИ", научно-исследовательского института нейрокибернетики им. А.
    154
  • 22/06/2017

    Участники «Технопрома» - о развитии и применении искусственного интеллекта

    ​Глубинное обучение (Deep Learning) - область машинного обучения, которая активно развивается последние годы. Конечно, это не тот искусственный интеллект, который представляют себе фантасты, но уже сегодня многие алгоритмы решают задачи биомедицины, машиностроения, обработки естественного языка.
    270
  • 23/08/2017

    В Иркутске стартовала конференция по математическому моделированию и информационным технологиям

    В Институте динамики систем и теории управления им. В. М. Матросова (г. Иркутск) открылась XVIII Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям. Это традиционное мероприятие проходит в научных центрах Сибирского отделения РАН уже более 20 лет.
    245
  • 02/08/2016

    В СФУ завершилась международная конференция математиков

    ​С 25 июля по 30 июля 2016 года в СФУ проходила XI Международная конференция "Алгебра и Логика: теория и приложения" с участием ведущих ученых-математиков со всей России: от Владивостока до Санкт-Петербурга, стран ближнего и дальнего зарубежья.
    1165
  • 14/09/2017

    Разработка новосибирских ученых получила премию на крупнейшем европейском конгрессе по алгоритмам

    ​На 13-й международной конференции по алгоритмам и экспериментам для беспроводных сенсорных сетей ALGOSENSORS в Вене (Австрия) в двух статьях были представлены разработки лаборатории алгоритмики ММФ НГУ, сделанные совместно с коллегами из Берлина и Института математики им.
    200
  • 19/04/2016

    В Институте систем информатики СО РАН проходит XI Ершовская лекция по информатике

    ​19 апреля Институт систем информатики СО РАН проводит традиционную XI Ершовскую лекцию.В этом году с Ершовской лекцией выступит известный российский специалист по системному программированию д.ф.-м.н.
    1195
  • 07/02/2017

    Новосибирские ученые моделируют болезнь

    ​Работая с пациентом, врач анализирует симптомы, определяет заболевание и прописывает лекарства, но стандартная схема лечения эффективна не для всех. Дело в том, что организм каждого человека имеет свой иммунный ответ, зависящий от истории болезней и характеристик иммунокомпетентных клеток.
    457